PCA可以应用于单热编码数据吗？

PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的降维技术，用于将高维数据转化为低维数据，同时保留数据的主要特征。PCA可以应用于单热编码数据。

单热编码（One-Hot Encoding）是一种将离散特征转化为二进制向量表示的方法。在单热编码中，每个特征的每个可能取值都被表示为一个独立的二进制特征，其中只有一个特征为1，其余特征为0。

PCA可以应用于单热编码数据，但需要注意以下几点：

数据预处理：在应用PCA之前，需要对单热编码数据进行标准化处理，以确保各个特征具有相同的尺度。这是因为PCA是基于数据的协方差矩阵进行计算的，如果特征具有不同的尺度，可能会导致主成分分析结果不准确。
维度选择：由于单热编码数据的维度通常较高，应用PCA时需要选择合适的主成分数量。可以通过保留足够的主成分来保留数据的主要特征，同时降低数据的维度。
解释方差比：在选择主成分数量时，可以使用解释方差比（explained variance ratio）来评估每个主成分所解释的数据方差比例。通常选择解释方差比较高的主成分，以保留更多的数据信息。

应用场景：

特征提取：PCA可以应用于单热编码数据，用于提取数据中的主要特征，减少数据的维度，从而简化后续的数据分析和建模过程。
数据可视化：通过将高维单热编码数据降维到二维或三维空间，可以使用散点图或三维图形直观地展示数据的分布情况。

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降维

pca、dimension、svd

我正在尝试理解数据分析中降维的不同方法。特别是，我对奇异值分解(SVD)和主成分分析(PCA)感兴趣。有人能向外行解释这些术语吗？-我理解降维的一般前提是将数据降维到较低的维度-但是 a) SVD和PCA如何做到这一点，以及b)它们在方法上有何不同或者如果你能解释一下每种技术的结果告诉我什么，那么对于a) SVD -什么是奇异值b) PCA -“方差比例” 任何一个例子都是很棒的。我的数学不是很好！谢谢

浏览 6提问于2017-10-27得票数 1

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使用PCA得分随着组件数量的增加而增加

python、scikit-learn、data-science、pca

我最近开始使用python从事机器学习等相关领域的工作。今天，我正在处理一个数据集，我想在其中应用降维并应用我的模型来评估分数。这个数据集有30个特征。我从一个简单的算法开始，这是Logistic回归，但在应用我的logistic回归之前，我想做一个PCA。为了确定哪个组件的数量是最好的，我使用了带有逻辑回归的gridsearchCV，只使用了C参数和我选择组件数量的主成分分析。我得到的结果是，我在PCA中使用的组件越多，精度得分就越高。以我的n_components=30为例，我得到了0.81的精度分数。问题是，我认为PCA用于降维(即处理较少的特征)，它可以帮助提高分数。有什么我不明白

浏览 1提问于2020-10-26得票数 0

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为什么我们要根据解释的最大方差来选择主成分？

machine-learning、python、scikit-learn、pca

我见过很多人根据解释的最大方差来选择主成分的#。所以我的问题是，我们是否总是必须根据解释的最大方差来选择主成分？它是否适用于所有场景，即文本计数向量(BoW，tfidf..)那里的维数很高。最大方差是否意味着在高维中有关我的数据的大部分信息被捕获到低维中？通常情况下，我会绘制类似这样的图，以查看解释的差异。 plt.plot(np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_)) plt.xlabel('Principal Components') plt.ylabel('Variance ratio') plt.show() 📷

浏览 0提问于2019-03-07得票数 3

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如何在Pythons Scikit-Learn中组合多种特征选择方法

python、scikit-learn

我有一个超过100k行、1000列/特性和一个输出(0和1)的数据集。我想为我的模型选择最好的特征/列。我在考虑在scikit-learn中组合feature selection的多种方法，但我不知道这是不是正确的过程，或者是正确的做法。另外，你会看到在下面的代码中，当我使用pca时，它说列f1是最重要的特性，最后它说我应该使用列2 (feature f2)，为什么会发生这种情况，这是好的/正确的/正常的吗？请看下面的代码，我使用的是虚拟数据： import pandas as pd from sklearn.feature_selection import RFE, SelectFromM

浏览 0提问于2019-08-20得票数 1

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特征值与主成分的关系

image-processing、machine-learning、pca

主成分和特征值(在PCA中)之间的关系是什么？假设我已经分别计算了图像中两个区域的PCA，根据这两个区域的特征值，我们可以解释什么？

浏览 0提问于2013-10-11得票数 1

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特征选择和主成分分析有什么不同吗？如果有谁能帮我解释一下吗？

feature-selection、preprocessing、pca

首先，很抱歉问了一个可能是初学者的问题，但我不明白pca似乎和特征选择是一样的，但是当我在网上搜索时，它们似乎是不同的。人们通常说的是用于降维的PCA和用于特征选择的特征选择。那两个人不是也这么做的吗？减少属性/特征/维度的数量？请帮我理解一下。谢谢

浏览 0提问于2021-02-18得票数 0

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分类特征的主成分分析？

python、machine-learning、scikit-learn、data-mining

在我的理解中，我认为PCA只能对连续的特性执行。但是，在试图理解一个热编码和标签编码之间的区别时，通过以下链接中的一篇文章：该方法是一种很好的分类编码方法，基本上是将PCA应用于分类特征。因此很困惑，请给我同样的建议。

浏览 7提问于2016-11-24得票数 54

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基于主成分分析的FastICA降维

matlab、image-processing、pca

我正在尝试开发一个图像分类系统。我使用以下文章： Dia Abu Al Nadi博士和Ayman M. Mansour博士用于纹理分类的独立成分分析(ICA) 它在一段中说：针对上述纹理图像，采用上述方法对独立分量进行学习。图2分别显示了上述纹理的(8x8) ICA基函数。主成分分析减少了维数，总共产生了40个函数。注意，来自不同窗口大小的独立组件是不同的。上面的“方法”是FastICA，纹理来自，每个纹理图像都有640x640像素。我的问题是：作者所说的“用PCA减少维数，总共有40个函数”，我怎么用matlab得到这个函数呢？

浏览 6提问于2013-03-18得票数 0

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推理时的单幅图像特征约简

python、scikit-learn、pca、feature-extraction

我试着用scikit学习来训练一个SVM分类器。在训练时，我要减少特征向量维数。我使用PCA来减少维数。 pp = PCA(n_components=400).fit(features) features = pp.transform(features) 主成分分析需要m x n数据集来确定方差。但在推理时，我只有一幅图像和相应的一维特征向量。我想知道如何在推理时减少特征向量以匹配训练维数。

浏览 5提问于2020-07-30得票数 1

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PCA并不能降低数据的维数

python-2.7、scikit-learn、heatmap、pca

我想在18个维度的热图上应用PCA。 dim(heatmaps)=(224,224,18) 由于PCA只获取dim <= 2的数据，所以我对热图进行了如下整形： heatmaps=heatmaps.reshape(-1,18) heatmaps.shape (50176, 18) 现在，我将应用主成分分析，并采取第一组分，保持95%的方差。 from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=18) reduced_heatmaps=pca.transform(heatmaps) 然而，reduced_heatmaps

浏览 2提问于2018-08-02得票数 0

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主成分分析与特征选择的区别

machine-learning、pca、feature-selection

机器学习中的主成分分析(PCA)和特征选择有什么不同？PCA是特征选择的一种手段吗？

浏览 0提问于2013-04-27得票数 20

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一种基于PCA的降维方法

matlab、pca

我有一个大小为4096x180的特征向量，其中180是样本数，4096是每个样本的特征向量长度。我想用PCA降低数据的维数。尝试使用MATLAB [V U]=pca(X)中内置的主成分分析函数，用X_rec= U(:, 1:n)*V(:, 1:n)'对数据进行重构，其中n是我所选择的尺寸。这将返回一个矩阵4096x180。现在我有三个问题：如何获得降维数？当我将n设为200时，随着矩阵维数的增加，它给出了一个误差，这给出了我们不能小于样本尺寸的假设。这是真的吗？如何找到合适的尺寸缩减数？为了进一步分类，我必须使用降维特征集。如果有人能提供一个详细的一

浏览 1提问于2017-12-19得票数 1

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是否有一个公式来计算对应于特定方差大小的维度或主成分的数量？

neural-network、pca、eigenvalue、eigenvector、dimensionality-reduction

我正在尝试在pytorch中实现PCA，给定协方差矩阵，它的特征值，特征向量和要从数据矩阵中捕获的方差比例，是否有公式来计算与方差对应的维数或主成分的数量？

浏览 2提问于2019-12-11得票数 0

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和其他超参数一样，尝试找到最佳的PCA k参数可以吗？

machine-learning、pca、hyperparameter

在机器学习中，采用主成分分析(PCA)将n维数据降为k维数据，以加快学习速度。应用PCA后，可以检查原始数据集的方差在结果数据集中仍有多少。一个共同的目标是保持90%到99%之间的差异。我的问题是:尝试k参数的不同值(结果数据集的维数的大小)，然后根据一些交叉验证数据集检查结果，就像我们选择正则化、lambdas和阈值等其他超参数的好值一样，这被认为是一种良好的实践吗？

浏览 0提问于2019-03-27得票数 8

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利用主成分分析将数据降为一维

python、machine-learning、scikit-learn、pca

数据的维数是否可以简化为一个主成分？我在虹膜数据集上试过- from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt pca = PCA(n_components=1) pca_X = pca.fit_transform(X) #X = standardized iris data pca_df = pd.DataFrame(pca_X, columns=["PCA1"]) plt.plot(pca_df["PCA1"],

浏览 3提问于2021-11-09得票数 0

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K均值聚类PCA后的标准化

clustering、k-means、unsupervised-learning、pca

在主成分分析降维后，我想将K均值应用于聚类。在主成分分析之前，我已经用StandardScaler标准化了数据，然后我想训练Kmeans来找到簇。然而，PCA组分之间的差异不可能是相同的数量级。聚类前对PCA组件进行标准化是一个很好的实践吗？

浏览 0提问于2019-06-13得票数 2

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我们可以使用主成分分析来监督分类吗？

classification、feature-selection、feature-extraction、pca

我的问题是：我们可以使用"pca特征选择“来进行监督分类吗？当我们使用降维时，标签会发生什么情况？如果我正确理解，当我们使用pca进行特征提取时，我们有旧的特征，但是在新的维度中，这些是新的特征还是混合的特征？ pca中的“特征提取”与“特征选择”有何不同？我的意思是，这两件事与不同的方式有关。如何利用pca选择有效的特征？互联网上有很多参考资料，但我在youtube上找不到任何关于pca特征选择的Matlab示例代码或视频，我的意思是在理论上不是这样，我在寻找任何语言的示例代码(Paython、MATLAB等)。

浏览 0提问于2019-04-28得票数 1

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PCA降维

r、pca

我试图为文件中的所有SNP绘制一个VCF文件的三个值(QUAL、DP和分阶段速率)。我认为PCA图是减少图形维数和比较值的好方法，尽管它们不是在相同的尺度上。我尝试用不同的R包(如ggbiplot和pca3d )来构建主成分分析，但由于缺少维数，点云的分布似乎总是倾斜的。在下面找到用于生成ggbi图的代码。有人会建议将三个不同尺度的值降为二维PCA吗？ library(devtools) library(ggbiplot) # Create the dataframe df <- df[c("quality", "phasing", "

浏览 0提问于2022-03-16得票数 2

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高维数据集的处理

cnn、pca、dimensionality-reduction、lda

我有维数(25000, 100, 500)的数据，即25000行，每个行由一个二维的100×500矩阵组成。目前，我只申请CNN的分类目的。还有其他方法可以对这些数据进行建模吗？我把二维矩阵压平成一维阵列，形状(50000, )，并在(25000, 50000)数据集上应用主成分分析，我得到了约85%的解释方差的400个分量。PCA和LDA仍然适用于这样的高维数据集吗？(堆栈上的其他类似问题不解决此问题) 还有其他方法可以提取一维特征，以便应用像支持向量机、XGBoost这样的模型吗？(例如: CNN提取扁平的一维特征是一种方法)

浏览 0提问于2020-09-10得票数 2

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